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基于马氏距离的联邦卡尔曼滤波在SINS/SRS/CNS导航中的应用
被引量：
11
1
作者
高社生
洪
根
元
+1 位作者
高广乐
高兵兵
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期141-146,共6页
可靠的导航信息是实现飞行器精准控制的重要条件。为提高SINS/SRS/CNS组合导航系统的可靠性与精度,提出了一种基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波算法(MD-AFKF)。在子系统传感器异常而导致产生异常量测信息时,采用基于马氏距离的噪声...
可靠的导航信息是实现飞行器精准控制的重要条件。为提高SINS/SRS/CNS组合导航系统的可靠性与精度,提出了一种基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波算法(MD-AFKF)。在子系统传感器异常而导致产生异常量测信息时,采用基于马氏距离的噪声估计方法适时调整子系统量测噪声统计特性,同时通过在信息融合和分配阶段引入自适应融合系数与分配系数,进一步衡量各子滤波器的滤波效果并调节其协方差阵,减少不准确的子滤波器估计对主滤波器的污染。最后通过仿真验证,相较于传统联邦卡尔曼滤波算法,基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波在传感器出现量测异常时,其速度和位置精度均提高了50%以上,提高了导航系统的精确性和稳定性。
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关键词
联邦卡尔曼滤波
传感器故障
容错能力
组合导航
马氏距离
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职称材料
考虑目标期望摧毁概率的多无人机任务分配方法
被引量：
4
2
作者
周谦
高社生
+2 位作者
高朝辉
夏娟
洪
根
元
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期617-623,共7页
针对侦查无人机(reconnaissance unmanned aerial vehicle,RUAV)/攻击型无人机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)对目标作战的任务分配问题,提出了一种考虑目标期望摧毁概率的高效分配方法。该方法在以摧毁目标价值总和最大为目标...
针对侦查无人机(reconnaissance unmanned aerial vehicle,RUAV)/攻击型无人机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)对目标作战的任务分配问题,提出了一种考虑目标期望摧毁概率的高效分配方法。该方法在以摧毁目标价值总和最大为目标的基础上,改进设计了模型的收益函数以及约束条件。模型中加入调节因子实现资源的均衡分配;引入目标期望摧毁概率作为约束条件,防止资源的过度分配。随后,设计了基于边缘受益最大化的贪婪算法对所提模型进行求解。仿真结果表明,改进后的模型算法在实现实时性任务分配的基础上,既满足作战效能又提高了经济效能。
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关键词
多无人机
期望摧毁概率
任务分配
边缘受益
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职称材料
题名
基于马氏距离的联邦卡尔曼滤波在SINS/SRS/CNS导航中的应用
被引量：
11
1
作者
高社生
洪
根
元
高广乐
高兵兵
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期141-146,共6页
基金
国家自然科学基金(41904028)。
文摘
可靠的导航信息是实现飞行器精准控制的重要条件。为提高SINS/SRS/CNS组合导航系统的可靠性与精度,提出了一种基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波算法(MD-AFKF)。在子系统传感器异常而导致产生异常量测信息时,采用基于马氏距离的噪声估计方法适时调整子系统量测噪声统计特性,同时通过在信息融合和分配阶段引入自适应融合系数与分配系数,进一步衡量各子滤波器的滤波效果并调节其协方差阵,减少不准确的子滤波器估计对主滤波器的污染。最后通过仿真验证,相较于传统联邦卡尔曼滤波算法,基于马氏距离的自适应联邦卡尔曼滤波在传感器出现量测异常时,其速度和位置精度均提高了50%以上,提高了导航系统的精确性和稳定性。
关键词
联邦卡尔曼滤波
传感器故障
容错能力
组合导航
马氏距离
Keywords
federated Kalman filter
sensor failure
fault tolerance
integrated navigation
mahalanobis distance
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
考虑目标期望摧毁概率的多无人机任务分配方法
被引量：
4
2
作者
周谦
高社生
高朝辉
夏娟
洪
根
元
机构
西北工业大学深圳研究院
西北工业大学自动化学院
长安大学地质工程与测绘学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期617-623,共7页
基金
国家自然科学基金(41904028)
陕西省自然科学基础研究(2020JQ-150)
+1 种基金
陕西省重点研发计划2018ZDXM-GY-024
深圳市知识创新计划(JCYJ 20180306171439979)资助。
文摘
针对侦查无人机(reconnaissance unmanned aerial vehicle,RUAV)/攻击型无人机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)对目标作战的任务分配问题,提出了一种考虑目标期望摧毁概率的高效分配方法。该方法在以摧毁目标价值总和最大为目标的基础上,改进设计了模型的收益函数以及约束条件。模型中加入调节因子实现资源的均衡分配;引入目标期望摧毁概率作为约束条件,防止资源的过度分配。随后,设计了基于边缘受益最大化的贪婪算法对所提模型进行求解。仿真结果表明,改进后的模型算法在实现实时性任务分配的基础上,既满足作战效能又提高了经济效能。
关键词
多无人机
期望摧毁概率
任务分配
边缘受益
Keywords
multiple UAVs
expected destruction probability
task allocating quality
marginal return
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于马氏距离的联邦卡尔曼滤波在SINS/SRS/CNS导航中的应用
高社生
洪
根
元
高广乐
高兵兵
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
11
下载PDF
职称材料
2
考虑目标期望摧毁概率的多无人机任务分配方法
周谦
高社生
高朝辉
夏娟
洪
根
元
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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